【正文】 。要求：將獲取到得圖像進行預(yù)處理通過檢驗算法找到細菌并進行定位和濾波去噪將單個細菌從所在的圖像區(qū)域中分離出來通過識別計算出細菌的總數(shù)實現(xiàn)效果：左圖為原始圖像，右圖為分割提取的目標15機器視覺圖像的目標與背景的分割與提取主要要求：對輸入的圖像可以達到目標和背景的分割要求：將已知圖像進行消噪處理對彩色圖像進行目標和背景分析通過閾值法將圖像進行分割確定目標的位置實現(xiàn)效果：左圖為原始圖像，右圖為分割提取的目標 要求圖片：16基于圖像的一維條碼識別條碼技術(shù)是在計算機技術(shù)的實踐應(yīng)用中產(chǎn)生并發(fā)展起來的、并被廣泛應(yīng)用于郵政、圖書管理、倉儲、工業(yè)生產(chǎn)、交通等領(lǐng)域的一種自動識別技術(shù)，它具有輸入速度快、識別度高、成本低廉、可靠性強等優(yōu)點，在當今的自動識別技術(shù)中占有非常重要的地位。 (3)動態(tài)特征提取:火焰在燃燒的過程中，它的面積和質(zhì)心在不斷的變化，通過質(zhì)心的變化來判斷火勢的大小 采用數(shù)字圖像處理技術(shù)實現(xiàn)對玉米種子表面裂紋的識別和檢測。顯示所有的圖像，對經(jīng)過處理后的圖像和未作處理后的圖像進行對比分析。2 通過直方圖修改技術(shù)得到均衡化或規(guī)定化等不同的處理效果。3靜止背景下的移動目標視覺監(jiān)控主要內(nèi)容： 基于視覺的人的運動分析最有前景的潛在應(yīng)用之一是視覺監(jiān)控。1基于形態(tài)學運算的星空圖像分割主要內(nèi)容： 在獲取星圖像的過程中，由于某些因素的影響，獲得的星圖像存在噪聲，而且星圖像的背景經(jīng)常是不均勻的，為星圖像的分割造成了極大的困難。視覺監(jiān)控系統(tǒng)的需求主要來自那些對安全要求敏感的場合，如銀行、商店、停車場、軍事基地等。3 采用有效的圖像平滑方法對細胞圖像進行降噪處理，消除圖像數(shù)字化和傳輸時所混入的噪聲，提高圖像的視覺效果。 9基于數(shù)字圖像處理的森林火災(zāi)識別方法研究主要內(nèi)容：基于攝像機攝取的視頻圖像對現(xiàn)場進行火災(zāi)的自動探測、監(jiān)視，同時將攝得的圖像，利用各種圖像處理技術(shù)不斷進行圖像處理和分析，通過早期火災(zāi)的圖像變化特征來探測火災(zāi)是否發(fā)生。玉米籽粒產(chǎn)生裂紋后會影響淀粉出率，不能用來加工玉米片等食品，同時在儲存時裂紋粒吸濕性強,易于引起發(fā)熱和遭受害蟲及霉菌的侵襲，對于種子還會影響到種子的發(fā)芽率，即使作為飼料原料也必須嚴格限制玉米的裂紋率，對玉米籽粒圖像通過邊緣提取后結(jié)合利用籽粒的形態(tài)學特征實現(xiàn)了裂紋的自動提取和測量測試要求： 1）采用水平和垂直邊緣檢測算子處理得到裂紋、種子邊界和噪聲等邊緣信息； 2）通過玉米籽粒的形態(tài)特征尋找其尖端位置并使用圖像代數(shù)運算的方法去除大部分非裂紋信息； 3）根據(jù)裂紋的長度和位置特征提取得到裂紋，并計算裂紋的絕對長度和相對長度。條碼是由一組有特定順序排列的條、空以及特有的字符標記組成的，這些條和空組成的圖像標記表達一定的信息，并能夠用相應(yīng)的設(shè)備讀取識別，并轉(zhuǎn)換成能夠使計算機識別的二進制和十進制數(shù)據(jù)信息。因此一個算法是否成功往往由它使用和定義的特征決定。3模型法。這些缺陷嚴重降低了鋼板的抗腐蝕性、耐磨性和抗疲勞強這對鋼產(chǎn)品用戶將產(chǎn)生極不利的影響。 參考步驟：1）對數(shù)變換能夠擴展低值灰度,而壓縮高值灰度,使低值灰度的圖像細節(jié)更容易看清所以需要對原彩色圖像進行灰化處理 2) 圖像銳化處理用于增強圖像的邊緣及灰度跳變部分，如拉氏算子比較適用于改善因光線的漫反射造成的圖像模糊，用拉氏算子可將原模糊圖像銳化 3）確定最佳閾值是缺陷檢測的關(guān)鍵。 原圖像 結(jié)果圖24基于圖像處理技術(shù)的絕緣子覆冰自動識別絕緣子覆冰是高壓輸電線路中經(jīng)常出現(xiàn)并產(chǎn)生較大危害的異常運行狀況。利用計算機圖像處理技術(shù)則可以有效地解決這個問題。在天空中檢索飛機圖像 檢索到的圖像（只給出一個，要求五架飛機全部找到）31基于目標、背景比例的灰度圖像自動閾值選取法介紹：常用的分割方法有直方圖雙峰法，Otsu法，最大商法等，雖然Otsu 法在某些情況下獲得的并不是最佳閾值，但其穩(wěn)定性好、成功率高、速度快等特點，使其成為最常用的雜草圖像閾值分割方法之一，但也有改進的方法。再進行邊緣跟蹤。（6）顯示每一步的效果圖。車牌字符的分割（提示：對于單行車牌，進行水平投影，其波谷極為字符分界區(qū)；如果按照對于單行車牌的分割方法得到的字符數(shù)為5 , 即可判定為雙行車牌。（3） 利用Sobel算子進行邊緣檢測。要求： 對圖像進行二值化處理，確定閾值 采用Robot邊緣檢測算法進行邊緣提取齒輪的輪廓 分別統(tǒng)計出大齒輪和小齒輪上面齒的個數(shù)和每個齒輪上齒之間的角度。4) 找到Hough變換域空間的峰值。提示：進行通常的濾波、去噪、增強預(yù)處理；采用基于圖像直方圖統(tǒng)計信息的閾值處理算法對圖像進行快速的二值化方法處理。除了對彈孔位置進行識別，而且還要統(tǒng)計出中靶的彈孔個數(shù)，以及中靶的平均成績。對時間的識別可通過3個表針的位置和角度進行確定。要求：讀取兩幅圖像，分別對兩幅圖像進行融合，比較3種融和結(jié)果，分析優(yōu)缺點。 50鈔票檢測軟件要求：自己拍攝數(shù)張不同面值鈔票，編寫程序進行圖像的逐幀讀取，通過算法識別不同面值人民幣，最后統(tǒng)計總額。試驗圖片 參考步驟：（1） 對左右兩幅圖像進行幀相減（2） 統(tǒng)計不同處的個數(shù)、位置坐標以及不同區(qū)域的大?。?） 在所有不同區(qū)域按照目標大小向外擴5個像素的地方用紅色線畫出方框（4） 不同方法圖像融合的比較48應(yīng)用MATLAB軟件進行兩幅圖像的融合。 圖a 圖b 參考步驟：（1） 檢測出b圖中所有彈孔的位置，可采用背景建模的方法，或者霍夫變換。圖143利基于連通域分析的木頭個數(shù)檢測要求：利用連通域分析算法檢測出圖像中所有木頭個數(shù)（未在圖像中完全顯示的木頭不算）。答題卡的識別找到答題卡中每一個選項的坐標，然后統(tǒng)計以該坐標為左頂點的矩形區(qū)域的灰度值總和。要求：1）運用直方圖均化函數(shù)histeq處理，使圖像細節(jié)更加清楚，然后設(shè)置閾值。 原屋子圖像 平滑后的圖像 需要檢測是否有人闖入的圖像（a） 需要檢測是否有人闖入的圖像（b） 幀與背景相見